00:00:00 Introduction
00:02:01 Collaboration project timeline and focus
00:03:03 Classic Lokad scope and reverse sales
00:04:18 Stock inflows, demand forecast, and AI buzz
00:06:00 Probabilistic algorithms and parts classification
00:07:30 Dispatch recommendations
00:09:15 Automation, AI execution, and stock shifting
00:12:26 Estimating stock and sales scenarios
00:13:48 Long-term stock assessment and ROI logic
00:15:13 Stock out penalty and customer trust
00:17:07 2025 project completion and expansion
Riepilogo
Durante una recente intervista, Fabian Hoehner, Commercial Director di Lokad, ed Elliot Langella, Lead Supply Chain Scientist di Lokad, hanno discusso della loro partecipazione alla conferenza digitale ATR ad Atene, ospitata dal Tokic group, un’azienda croata del settore aftermarket automobilistico. Hanno evidenziato l’integrazione dell’AI nel settore aftermarket automobilistico, focalizzandosi sulla loro collaborazione triennale con Tokic. Questa partnership, iniziata alla fine del 2021, mirava a ottimizzare stock levels e migliorare l’efficienza della supply chain attraverso un decision-making guidato dall’AI e la previsione della domanda. I risultati hanno incluso un aumento del 5% dei service levels e un incremento del 10% delle vendite, dimostrando il potenziale trasformativo dell’AI nella supply chain management.
Trascrizione Completa
Fabian Hoehner: Ciao, qui dal nostro ufficio di Parigi.
Elliot, siamo stati insieme ad Atene qualche settimana fa insieme a Josip del Tokic group, e ora, beh, siamo qui nel nostro nuovo e splendido studio a parlare di ciò che facevamo ad Atene. Puoi darci qualche dettaglio dal tuo punto di vista? Cosa stavi facendo lì?
Elliot Langella: Atene era una conferenza sull’AI nelle applicazioni aftermarket automobilistiche, risultati, insomma, qualche spunto dalle diverse aziende presenti. E così siamo stati lì con Tokic, presentando il risultato della nostra collaborazione degli ultimi tre anni.
Fabian Hoehner: Forse potresti iniziare reintroducendo il Tokic group. Josip lo ha già fatto, ma chi sono, soprattutto dal punto di vista della supply chain? Dacci un’idea.
Elliot Langella: Il Tokic group è uno dei principali rivenditori di ricambi auto in Croazia e Slovenia. Più di 130 negozi attualmente, credo, in crescita. Oltre 150.000 parti nel catalogo. Moltiplicando tutto ciò per il numero di negozi, sono molte varianti, giusto? Molte.
Quindi lavorano con diverse centinaia di fornitori, proponendo prodotti consueti da officina, semplici pezzi di ricambio per riparare le auto, ma anche alcuni prodotti specializzati come trucks agricoli. E in questo modo soddisfano ovviamente la domanda locale in Croazia e Slovenia, ma anche clienti esteri. Così risultano essere un attore importante nei mercati balcanici.
Fabian Hoehner: Quindi, quando parliamo dei loro clienti, beh, ora abbiamo un super schermo elegante sullo sfondo. È questo che dobbiamo immaginare come loro clienti? Sono questo il tipo di prodotti?
Elliot Langella: Sì, esattamente. Sono in effetti una buona fetta della loro clientela. Meccanici e, sai, proprietari locali di officine che entrano nel negozio Tokic e acquistano tutto ciò di cui hanno bisogno per riparare le auto dei loro clienti nelle prossime settimane.
Fabian Hoehner: Ok, parlando in maniera un po’ più concreta della collaborazione con Lokad. Qual è stato il progetto? Qual è stata la tempistica? Dacci qualche dettaglio.
Elliot Langella: Abbiamo iniziato alla fine del 2021, ed era un periodo molto difficile per la supply chain in quel momento. Sai, il COVID stava sconvolgendo l’offerta e la domanda, ovviamente a causa dei lockdown. Quindi è stato un periodo impegnativo per le aziende retail. Non sapevi se le cose sarebbero tornate alla normalità, né dal lato dell’offerta né da quello della domanda.
Quindi, la prima cosa che abbiamo fatto con Tokic è stata lavorare sui lead times dei fornitori e sulla stima del livello di servizio dei fornitori, in modo che potessero avere una migliore percezione di quanto fossero lontani dai livelli di stock ottimali da mantenere. Dopo alcuni mesi, siamo passati alla fase pilota per il riapprovvigionamento, ovvero il rifornimento giornaliero dagli stock del magazzino ai negozi. E qualche mese dopo, siamo completamente live sia per la pianificazione degli acquisti che per la spedizione quotidiana.
Fabian Hoehner: Ok, sembra un ambito abbastanza classico per Lokad. C’era qualcosa di speciale? Voglio dire, avete fatto parecchie implementazioni nel corso degli anni. Cos’è stato interessante per te? Era qualcosa che non avevi mai visto prima?
Elliot Langella: Penso che ciò che il Tokic group chiama reverse sales sia piuttosto interessante. Tutti noi abbiamo acquistato online su Amazon o Zalando, e sai, a volte c’è un problema, la taglia non è quella giusta, e si possono restituire i prodotti. Questo non è facile da implementare né da proporre ai clienti nel settore dei ricambi auto. Ma ciò che fa il Tokic group è offrire ai suoi clienti la possibilità di entrare e ottenere un numero di unità superiore a quelle che pagherebbero oggi.
Sai, ricevono il pagamento praticamente tre settimane dopo o alla fine del mese, e solo allora possono scegliere di acquistare effettivamente il pezzo o di restituirlo al negozio Tokic.
Fabian Hoehner: Questo vale anche per il fisico, voglio dire, nell’e-commerce, penso che sia persino previsto per i ricambi auto, anzi, a norma di legge, ma lo fanno nei loro negozi fisici?
Elliot Langella: Direttamente nei negozi fisici. Quindi potresti letteralmente prendere frizioni e filtri aggiuntivi. Ne prendi 10 invece delle poche che avevi intenzione di prendere, e sai, tre settimane dopo puoi restituirne due perché hai finito per usare tre invece di quattro.
Fabian Hoehner: Ok, e qual è la conseguenza per te dal punto di vista di un supply chain scientist? Quali complessità crea questo?
Elliot Langella: Questo crea flussi aggiuntivi di entrate e uscite di stock che devi considerare sia nella pianificazione degli acquisti a livello di magazzino centrale, ma soprattutto nel riapprovvigionamento giornaliero dei negozi. Beh, se pensi che oggi manchi del stock in quel determinato negozio, la decisione normale sarebbe quella di spingere di più dal magazzino. Ma devi anche tenere conto del fatto che forse alcuni clienti restituiranno parte delle unità attualmente in possesso. E così, alla fine della giornata, devi bilanciare questi flussi di entrata e uscita.
Fabian Hoehner: Ok, quindi influenzando la previsione della domanda e quelle proiezioni?
Elliot Langella: La previsione della domanda e il processo decisionale su base giornaliera.
Fabian Hoehner: Ok, parlando di questo, il processo decisionale, eravamo a una conferenza sull’AI. Quindi dimmi, cosa state davvero facendo? Voglio dire, ora è AI, tutto è completamente automatizzato. Sì, quindi tutto è automatizzato e non fate più nulla. Perché vi paghiamo ancora?
Elliot Langella: No, no, no. Quindi, la prima cosa è che, sai, l’AI è super famosa, è di gran moda in questi giorni. E la gente solitamente associa l’AI come la parola d’ordine per…
Fabian Hoehner: Quindi mi stai dicendo che non stiamo facendo AI o cosa intendi?
Elliot Langella: Dammi qualche secondo. In questi giorni, la gente associa principalmente l’AI con gli LLM, quindi ChatGPT, chatbot, agenti fondamentalmente, o robot o simili. Quello che facciamo in Lokad è in parte anche questo, ma non è il prodotto principale che abbiamo sviluppato per Tokic. È piuttosto l’AI nel processo decisionale e nella previsione della domanda. Quindi, avviene sotto il cofano, nel back-end del software, e poi si riflette nelle interfacce che gli utenti finali utilizzano quotidianamente.
Componenti importanti, direi, sono per la previsione della domanda. Utilizziamo algoritmi probabilistici per farlo, e sai, ci affidiamo a quella che chiamiamo programmazione differenziale, che è una sorta di variante del deep learning per realizzarlo.
Fabian Hoehner: Sì, beh, chi è interessato a questo può tornare alle spiegazioni di Johan, ma…
Elliot Langella: Abbiamo diverse ore di contenuti sull’argomento.
Fabian Hoehner: Ok, dove altro vedresti applicazioni?
Elliot Langella: Usiamo anche LLM e, sai, algoritmi classici di clustering per la classificazione dei pezzi, time series, e la categorizzazione dei prodotti. Quindi è particolarmente importante per la previsione della domanda, ma anche per, diciamo, orientare in modo preciso i suggerimenti di acquisto e spedizione che forniamo quotidianamente a Tokic.
Perché secondo il modo di pensare di Lokad, non esiste più una categorizzazione ABC esattamente. È più una competizione tra tutti i diversi SKU per risorse comuni, che siano la capacità del magazzino o lo spazio disponibile nel negozio. E beh, devi bilanciare il fatto che magari una parte ingombrante genera un grande margine, ma assorbe lo spazio che avrebbe potuto essere utilizzato da molti componenti più piccoli che soddisferebbero comunque la domanda dei clienti.
Fabian Hoehner: Ok, insomma, una vasta gamma di diversi tipi di AI, ed è compito del supply chain scientist scegliere gli strumenti appropriati per rispondere a qualsiasi domanda, sia che si tratti di data cleaning o del processo decisionale?
Elliot Langella: Esattamente. Per renderlo un processo di livello produzione, il team di Tokic utilizza la nostra raccomandazione di spedizione quotidianamente ogni mattina nei giorni feriali. Quindi deve essere pronta alle 6:00, quando il magazzino apre. Non possiamo limitarci a sperimentare con algoritmi sofisticati. Deve essere, sai, di livello produzione, e deve fornire risultati buoni e costanti ogni giorno per il business.
Fabian Hoehner: Ok, cosa succederebbe se non consegnassi? Se non ricevono i dati alle 6:00 del mattino?
Elliot Langella: Abbiamo implementato alcune logiche di backup per assicurarci che ci sia sempre qualcosa su cui possano fare affidamento, oppure possiamo accelerare alcuni processi per approssimare alcune cose, così che, sai, un’ora, un’ora e mezza dopo, abbiano qualcosa su cui contare e possano proseguire il resto della giornata.
Fabian Hoehner: Ok, ma devi assicurarti, altrimenti ci saranno, beh, alcuni camion che non partiranno.
Elliot Langella: Sì, o che non consegnano. Cioè, c’è molta realtà nella supply chain che è pressante. Succede ogni giorno, quindi bisogna consegnare.
Fabian Hoehner: Ok, ora passando dalla realtà operativa, passiamo al livello macro. Suppongo che funzioni, altrimenti non saremmo qui. Quali sono alcuni dei risultati di cui puoi parlare?
Elliot Langella: Direi che la prima cosa importante è la trasparenza e la facilità d’uso quotidiana. Il team di Tokic è passato dall’estrazione dei dati dai database, elaborazioni in fogli Excel, eseguendo calcoli banali, con poco tempo rimasto per analisi di alto livello. Si collegano a Lokad al mattino. La maggior parte delle raccomandazioni che forniamo sono praticamente al 100% utilizzabili, e ci sono solo alcune piccole modifiche da apportare in base alle informazioni aggiuntive fornite dal loro fornitore.
Quel fornitore potrebbe essere in ritardo, oppure, sai, devono soddisfare qualche condizione d’acquisto. Cose reali che accadono e che possono riflettersi nei dati che abbiamo utilizzato, ma che loro conoscono perché sono esperti o, sai, sono impegnati a risolvere le emergenze nella realtà operativa quotidiana. Quindi ora è molto più confortevole operare con Lokad.
Fabian Hoehner: Quindi trasparenza, automazione, tempo per oltrepassare la modalità di gestione delle emergenze.
Elliot Langella: E concentrarsi su compiti più strategici, sai, come definire meglio ciò che vogliono fare, ottenendo le giuste informazioni dal mercato, dai fornitori, mentre l’esecuzione operativa viene delegata all’AI.
Fabian Hoehner: Ok, e ovviamente, noi siamo persone dei numeri. Hai qualche cifra da condividere, qualcosa di concreto?
Elliot Langella: Ok, direi che ci sono due aspetti. C’è veramente l’esecuzione operativa di come il magazzino sia riuscito a passare, diciamo, dall’assortimento COVID a quello nuovo su cui il Tokic group ora fa affidamento.
Ciò che aiutiamo Tokic a fare è sostanzialmente spostare circa il 40% dei loro assortimenti, mediante l’apertura di nuovi negozi, sostituendo i prodotti più vecchi con quelli nuovi, e questo è stato fatto in collaborazione con loro per non sovraccaricare il magazzino.
Cioè, in termini di capacità, non avevano semplicemente il 40% in più di personale per gestire questi grandi cambiamenti. Quindi quello che abbiamo fatto è stato snellire il ritmo con cui spedivamo lo stock ai negozi, per dare un po’ più di respiro al magazzino nell’esecuzione.
Direi che il secondo aspetto riguarda maggiormente le metriche della supply chain usuali, sai, quelle che i direttori della supply chain e i COO seguono da vicino settimanalmente.
Parlo del service level. Un elemento chiave è stato che, dopo essere entrati in live per la fase pilota di questo riapprovvigionamento dal magazzino ai negozi, siamo riusciti a misurare, e continuiamo a misurare ancora oggi, che il service level del top mover è aumentato del 5% in tutti i negozi.
Quindi significa che stai letteralmente ottenendo di più dalla stessa quantità di scorte perché le stai gestendo meglio nel tempo oppure stai investendo nel giusto equilibrio di scorte nel tuo magazzino, in modo da poterle distribuire lungo la rete, e questo porta a generare più vendite.
Quindi, in definitiva, è stato un periodo di grande crescita per Tokic. Si basa su stime, ma l’idea è che abbiamo superato del 28% le simulazioni di valore delle scorte più ottimistiche che il team di Tokic stava effettuando.
Ciò significa che abbiamo finito per avere meno scorte del previsto, e questo ha effettivamente contribuito a generare circa il 10% in più di vendite.
Fabian Hoehner: Come ci arriviamo? Quindi, quali sono le micro cose che stiamo facendo diversamente per raggiungere questo punto?
Elliot Langella: Due ingredienti principali: valutazione probabilistica dell’inventario e stima del ROI.
Fabian Hoehner: Ok, avrò bisogno di esempi qui.
Elliot Langella: Sì, quindi l’inventario probabilistico consiste nel delineare tutti i possibili scenari di domanda con le relative probabilità. Quindi, per esempio, non si tratta di un singolo numero al giorno, come se domani vendessi due unità. Sarà compreso tra una e tre unità per quel determinato SKU in quel determinato negozio, ma con dei pesi di probabilità.
Basandosi su ciò, sai, quando, in qualità di direttore della supply chain, vuoi avere un livello di servizio del 95% nel tuo negozio, è effettivamente possibile per Lokad stimare esattamente quante scorte siano necessarie per raggiungere questo 95% perché disponiamo dei pesi di probabilità e possiamo comporli fino al 95%.
Fabian Hoehner: Quindi, sarebbe corretto dire che si tratta di una rappresentazione più accurata del futuro?
Elliot Langella: Una rappresentazione più accurata, e direi più informata per il secondo livello a cui mi riferisco, ovvero questa stima del ROI. Ora che hai diversi scenari di vendite per i quali sai di avere il 10%, il 5%, lo 0,01% di probabilità di vendita, puoi anche intuire quale sarà il ritorno dell’investimento nel prendere la decisione di inviare queste unità aggiuntive a un determinato negozio.
Se questa unità ha l'1% di probabilità di vendita, significa che probabilmente non genererà un grande margine per l’azienda. Quindi devi pagare il costo dell’inventario e il costo logistico per prendere quella decisione, e non tornerà molto.
Al contrario, se vedi quel problema dal magazzino e hai una scorta limitata, ovviamente non vuoi inviare questa unità aggiuntiva al negozio che ha solo l'1% di probabilità di vendita.
Preferisci invece inviarla a un altro negozio, magari un po’ più lontano nella rete, che avrà il 10% o il 20% di probabilità di vendere quell’unità. Si tratta quindi anche di un arbitramento in termini di scarsità e, in generale, è un buon quadro di riferimento per il team di Tokic per simulare e cercare di valutare quante scorte in più sarebbero necessarie, ad esempio nel lungo termine, su un intero anno, basandosi su questa stima del ROI.
Fabian Hoehner: Quindi, per me ha senso basarsi sulla probabilità di vendita, ovvero mettere le scorte dove hanno la probabilità più alta di vendita. Ma ci sono altri componenti economici in gioco quando parli di decisione guidata dal ROI?
Elliot Langella: C’è sicuramente il margine che genererai. C’è anche il costo dell’inventario, quindi il costo logistico, quanto ti costa prelevare e imballare nel magazzino, caricarlo sul camion, metterlo in marcia, conservarlo nel negozio.
Fabian Hoehner: In sostanza, qualcosa di intelligente che rappresenta la realtà, in cui non invii una parte in un negozio che dista, non so, mezza giornata, per poi raggrupparla e solo allora abbia senso. Quindi, questo è ciò che puoi considerare con questa logica guidata dal ROI.
Elliot Langella: Includiamo anche gli aspetti finanziari. Voglio dire, è una grande discussione in questi giorni, sai, con l’inflazione che è in aumento e ora magari si sta stabilizzando, chissà. Il costo del capitale è importante. Inoltre, c’è il costo delle opportunità, sai, se investi in quelle scorte da quel fornitore, beh, forse non hai più budget per cercare ulteriori accordi con altri fornitori e ampliare il tuo catalogo l’anno prossimo.
Si tratta quindi di decidere il modo migliore per utilizzare il tuo capitale. E direi che c’è un’ultima componente in questa stima del ROI interessante da discutere, perché stavamo parlando del ritorno delle vendite in precedenza. È quella che chiamiamo penalità di stock out.
È più una sorta di approccio basato su punti karma. Se sei a corto di scorte in un negozio, perdi la fiducia dei clienti e cominciano a pensare che non sei più un punto unico di riferimento. Quindi, c’è un valore, oltre agli aspetti finanziari e al margine, nel tenere le scorte disponibili nel momento giusto e nel posto giusto, perché questo genererà acquisti ripetuti dai tuoi clienti.
E anche perché un prodotto può attirare le vendite di altri. Non vogliamo perdere vendite sul tuo prodotto fondamentale, quello che i clienti si aspettano di trovare nel tuo negozio, perché se vengono e lo trovano, magari compreranno anche qualcos’altro, come oli, tergicristalli, cose del genere, che magari non sapevi di aver bisogno, ma prendi per sicurezza.
Fabian Hoehner: Ok, e tutto questo rientra nella stessa formula, nello stesso algoritmo per prendere una decisione alla fine della giornata?
Elliot Langella: Sì.
Fabian Hoehner: Ok, quindi cosa rimane ai manager? Quali decisioni stanno prendendo?
Elliot Langella: Valutazione strategica. Fondamentalmente delegare i compiti banali di calcolo all’AI di Lokad e, sai, concentrarsi solo sulla decisione di seguire questo scenario. È qualcosa che come azienda possiamo fare? È la direzione che vogliamo prendere?
Possiamo permetterci questo ulteriore ingresso di scorte? Genererà un valore aggiuntivo per i clienti? È questo su cui vogliamo concentrarci come azienda, o vogliamo focalizzarci sull’assortimento, su altre aree del business?
Fabian Hoehner: Quindi meno cose banali e più, beh, il lato strategico e d’impatto.
Ok, sì, beh, è abbastanza chiaro dove siamo oggi nel progetto. Dove stiamo andando? Abbiamo fatto tutto, o c’è ancora qualcosa da fare?
Elliot Langella: All’inizio del 2025 terminiamo il roll-out dei progetti dalla Croatian supply chain alla Croatian e Slovenian supply chain combinate insieme. Così Tokic è cresciuta nel mercato sloveno, e ora puntano a uno stato intermedio in cui acquisteranno da diversi punti d’ingresso, ovvero due magazzini differenti che li porteranno a incrociare flussi per inviare le scorte dai negozi di un paese all’altro.
Questo ovviamente rende le cose un po’ più complesse dal punto di vista della supply chain, ma è più facile arrivarci quando stai già lavorando con Lokad sul, diciamo, primo parametro che funziona bene da diversi anni.
Direi che le altre sfide, in generale, con cui possiamo aiutare i nostri clienti riguardano tutto ciò che è legato a gestire la complessità che deriva da questa compatibilità delle parti. Voglio dire, nelle supply chain automotive, questo è fondamentale. A volte, per soddisfare una necessità del cliente, hai 10 parti differenti. Quale dovrebbe far parte del tuo assortimento in questo negozio, o negli altri? Queste sono grandi sfide.
Altre questioni riguardano il pricing, sempre critico. C’è addirittura una forte concorrenza online per Tokic. Ora puoi acquistare parti tramite e-commerce, per cui questo dovrebbe far parte del quadro come retailer per sapere come posizionarti, dato il value proposition che hai con queste reverse sales di cui abbiamo parlato, con la massima disponibilità che possiamo garantire a Tokic nei loro negozi.
Questo è ovviamente più semplice per gli appassionati di automobili e per le officine di riparazione che vengono ad acquistare da Tokic, ma sai, c’è sempre un equilibrio tra il prezzo che sono disposti a pagare e la comodità che questo ci offre.
Fabian Hoehner: Quindi l’obiettivo è entrare sempre più nel medesimo processo decisionale numerico. Beh, sembra che abbiate un bel po’ di lavoro davanti. Quindi, ci risentiamo nel 2025 per vedere come stanno andando le cose. Grazie per averci seguito, e ci vediamo la prossima volta.
